Engineering design involves the specification of many variables that define a product, how it is made, and how it behaves applied to computer, communication and control fields. Before some variables can be determined, other variables must first be known or assumed. This fact implies a precedence order of the variables, and of the tasks of determining these variables consequently. Moreover, design of complex systems may involve a large number of design activities. In this paper, the activity-activity incidence matrix is considered as a representation of design activity analysis which mainly focuses on the precedence constraint with an object of doing IDEF3 in process-centered view. In order to analyze the activity-activity incidence matrix, a heuristic algorithm is proposed, which transforms an activity-activity, parameter-formula, and parameter-parameter incidence matrix into a lower triangular form. The analysis of the structured matrices can not only significantly reduce the overall project complexity by reorganizing few critical tasks in practice, but also aims at obtaining shorter times considering the solution structure by exploring concurrency.
This research investigates the problem of minimizing setup costs in resequencing jobs having first-in, first-out(FIFO) constraints at conveyorized production or assembly systems. Sequence changing at conveyor junctions in these systems is limited due to FIFO restriction. We first define the general problem of resequencing jobs to workstations satisfying precedence relationships between jobs(Generalized Sequential Ordering Problem, GSOP). Then we limit our scope to FIFO precedence relationships which is the conveyor selection problem at a diverging junction(Diverging Sequential Ordering Problem, DSOP), modeling it as a 0-1 integer program. With the capacity constraint removed, we show that the problem can be modeled as an assignment problem. In addition, we proposed and evaluated the heuristic algorithm for the case where the capacity constraint cannot be removed. Finally, we discuss the case study which motivated this research and numerical results.
In this paper, we show an application of constraint logic programming to the operation scheduling on machines in a job shop. Constraint logic programming is a new genre of programming technique combining the declarative aspect of logic programming with the efficiency of constraint manipulation and solving mechanisms. Due to the latter feature, combinatorial search problems like scheduling may be resolved efficiently. In this study, the jobs that consist of a set of related operations are supposed to be constrained by precedence and resource availability. We also explore how the constraint solving mechanisms can be defined over a scheduling domain. Thus the scheduling approach presented here has two benefits: the flexibility that can be expected from an artificial intelligence tool by simplifying greatly the problem; and the efficiency that stems from the capability of constraint logic programming to manipulate constraints to prune the search space in an a priori manner.
Engineering design involves the specification of many variables that define a product, how it is made, and how it behaves. Before some variables can be determined, other variables must first be known or assumed. This fact implies a precedence order of the variables, and of the tasks of determining these variable consequently. Moreover, design of complex systems may involve a large number of design activities. In this paper, the activity-activity incidence matrix is considered as a representation of design activity analysis which mainly focuses on the precedence constraint. In order to analyze the activity-activity incidence matrix, a heuristic algorithm is proposed, which transforms an activity-activity, parameter-formula, and parameter-parameter incidence matrix into a lower triangular form. The analysis of the structured matrices can not only significantly reduce the overall project complexity by reorganizing few critical tasks in practice, but also aims at obtaining shorter times considering the solution structure by exploring concurrency.
Purpose This paper aims to develop a novel tabu search algorithm for solving the sequencing problems with precedence constraints. Due to constraints, the traditional meta heuristic methods can generate infeasible solutions during search procedure, which must be carefully dealt with. On the contrary, the candidate order based tabu search (COTS) is based on a novel neighborhood structure that guarantees the feasibility of solutions, and can dealt with a wide range of sequencing problems in flexible manner. Design/methodology/approach Candidate order scheme is a strategy for constructing a feasible sequence by iteratively appending an item at a time, and it has been successfully applied to genetic algorithm. The primary benefit of the candidate order scheme is that it can effectively deal with the additional constraints of sequencing problems and always generates the feasible solutions. In this paper, the candidate order scheme is used to design the neighborhood structure, tabu list and diversification operation of tabu search. Findings The COTS has been applied to the single machine job sequencing problems, and we can see that COTS can find the good solutions whether additional constraints exist or not. Especially, the experiment results reveal that the COTS is a promising approach for solving the sequencing problems with precedence constraints. In addition, the operations of COTS are intuitive and easy to understand, and it is expected that this paper will provide useful insights into the sequencing problems to the practitioners.
이 논문에서는 명세에 변경이 가해진 후에 병행 프로그램을 재검증하기 위해 사용하는 명세기반 회귀 테스팅이라는 새로운 기법에 대해 논의한다. 이러한 형태의 회귀 테스팅은 이벤트에 대해 선후 관계를 기술하는 순서 제약조건을 필요로 한다. 순서 제약조건을 자동으로 추출하기 위해서 우리는 메시지 순차도(MSC)를 사용한다. 메시지 순차 도를 통해 부분적이고 비결정적인 명세를 작성할 수 있다. 회귀 테스팅의 비용을 줄이기 위하여 처음부터 새로운 순서 제약조건을 생성하기보다는 명세에 가해진 변경에 의해 영향받는 순서 제약조건을 어떻게 파악하는 가에 대해 기술한다. 또한 각각의 영향받는 순서 제약조건들이 테스팅 될 프로그램에 의해 만족되는 가를 결정하는 방법에 대해서도 기술한다.
This paper proposes a new algorithm for determining an optimal control input for production systems. In many production systems, completion time should be planned within the due dates by taking into account precedence constraints and processing times. To solve this problem, the max-plus algebra is an effective approach. The max-plus algebra is an algebraic system in which the max operation is addition and the plus operation is multiplication, and similar operation rules to conventional algebra are followed. Utilizing the max-plus algebra, constraints of the system are expressed in an analogous way to the state-space description in modern control theory. Nevertheless, the formulation of a system is currently performed manually, which is very inefficient when applied to practical systems. Hence, in this paper, we propose a new algorithm for deriving a state-space description and determining an optimal control input with several constraint matrices and parameter vectors. Furthermore, the effectiveness of this proposed algorithm is verified through execution examples.
In order to automatically determine the sequences of block assembly operations in shipbuilding, a process planning system using case-based reasoning (CBR) is developed. A block-assembly planning problem is modeled as a constraint satisfaction problem where the precedence relations between operations are considered constraints. The process planning system generates an assembly sequence by adapting information such as solutions and constraints collected from similar cases retrieved from the case base. In order to find similar cases, the process planning system first matches the parts of the problem and the parts of each case based on their roles in the assembly, and then it matches the relations related to the parts-pairs. The part involved in more operations are considered more important. The process planning system is applied to simple examples fur verification and comparison.
The purpose of this study is to optimally allocate the human resources to tasks while minimizing the total daily human resource costs and smoothing the human resource usage. The human resource allocation problem (hRAP) under consideration contains two kinds of special constraints, i.e. operational precedence and skill constraints in addition to the ordinary constraints. To deal with the multiple objectives and the special constraints, first we designed this hRAP as a network problem and then proposed a Pareto multistage decisionbased genetic algorithm (P-mdGA). During the evolutionary process of P-mdGA, a Pareto evaluation procedure called generalized Pareto-based scale-independent fitness function approach is used to evaluate the solutions. Additionally, in order to improve the performance of P-mdGA, we use fuzzy logic controller for fine-tuning of genetic parameters. Finally, in order to demonstrate the applicability and to evaluate the performance of the proposed approach, P-mdGA is applied to solve a case study in a hotel, where the managers usually need helpful automatic support for effectively allocating hotel staff to hotel tasks.
This paper proposes a real-time resource allocation algorithm for minimizing the completion time of overall workflow process. The jobs in a workflow process are interrelated through the precedence graph including Sequence, AND, OR and Loop control structure. A resource should be allocated for the processing of each job, and the required processing time of the job can be varied by the resource allocation decision. Each resource has several inherent restrictions such as the functional, geographical, positional and other operational characteristics. The algorithm suggested in this paper selects an effective resource for each job by considering the precedence constraint and the resource characteristics such as processing time and the inherent restrictions. To investigate the performance of the proposed algorithm, several numerical tests are performed for four different workflow graphs including standard, parallel and two series-parallel structures. In the tests, the solutions by the proposed algorithm are compared with random and optimal solutions which are obtained by a random selection rule and a full enumeration method respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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